基于可迁移语义知识的无源领域自适应图像识别方法

本发明公开了一种基于可迁移语义知识的无源领域自适应图像识别方法，其步骤包括：1、定义具有c个类别的领域自适应图像数据集；2、构建基于可迁移语义知识的无源领域自适应网络模型；3、选取目标域置信样本集后构建多粒度对比学习训练构建的网络模型；4、构建整体损失函数优化模型权重参数，得到最优的目标域图像分类模型。本发明通过探索源模型中的可迁移语义知识来辅助目标域图像训练，然后通过领域间粗粒度和细粒度语义对齐以减少领域间差异，从而能实现目标域图像类别的精准识别。